Почему метод прогноза урожаев зерновых культур зонт имеет высокую оправдываемость прогнозов 87

Обновлено: 20.09.2024

процессе будущей профессиональной деятельности и частной жизни.

Задание.

1. Рассмотреть метод измерения солнечной радиации, температуры, влажности воздуха, почвы, давления, осадки, направление и скорость ветра агрометеорологическими приборами;

2. Составлять агрометеорологические прогнозы;

3. Проанализировать агрометеорологические условия, установить взаимосвязь синоптических карт.

Изучить лекционный материал и кратко законспектировать.

Предоставить фотоотчет.

Методические указания.

Студенты, пользуясь учебниками, справочниками и другими литературными и методическими пособиями, самостоятельно выполняют задание, знакомятся и кратко конспектируют неблагоприятные для сельского хозяйства метеорологические явления и меры борьбы Задание считается выполненным лишь после проверки его преподавателем и выставления соответствующей оценки.

Место и время проведения занятий. Тема изучается в течение 4 часов с применением электронного (онлайн) обучения

АГРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОГНОЗЫ

Одним из важнейших видов агрометеорологического обслуживания сельского хозяйства являются агрометеорологические прогнозы - научные предсказания изменений агрометеорологических условий и их влияния на состояние биологических объектов, а также на процессы сельскохозяйственного производства.

Научной основой агрометеорологических прогнозов являются обоснованные и количественно выраженные многофакторные зависимости роста, развития биологических объектов или процессов от сложившихся и ожидаемых агрометеорологических условий.

При разработке методов агрометеорологических прогнозов основное внимание уделяется выбору из всего комплекса агрометеорологических условий наиболее значимых и лимитирующих факторов, определяющих конечный результат. При этом в первую очередь учитываются так называемые инерционные факторы, т.е. факторы, медленно изменяющиеся во времени, но во многом обусловливающие состояние сельскохозяйственных объектов. К инерционным факторам относятся, например, запасы продуктивной влаги, число растений на единице площади, площадь листовой поверхности, число колосков и зерен в колосе и др. Так, если в период закладки колоса образовалось мало колосков и зерен, то даже при дальнейших оптимальных условиях роста и развития зерновых культур их число не увеличится и хорошего урожая не будет.

Для выбора инерционных факторов (предикторов), оказывающих влияние на прогнозируемую переменную, используются корреляционный и регрессионный анализ.

Исходными данными для агрометеорологических прогнозов служат сопряженные наблюдения за метеорологическими условиями и состоянием посевов в текущем году, проводимые на сети агро- и гидрометеостанций и постов, долгосрочные прогнозы погоды, агроклиматические справочники и атласы.

При необходимости используют данные Госкомстата, например, об урожайности и валовом сборе сельскохозяйственных культур, о размерах площадей гибели озимых зерновых культур и многолетних сеяных трав и т.д.

От точности исходной информации в значительной мере зависят качество прогнозов и их оправдываемость. Поэтому на сети станций и постов нередко проводят дополнительные наблюдения по специальным программам, а также маршрутные наземные и авиационные обследования состояния посевов на больших площадях, существенно дополняющие информацию метеорологических станций.

Заблаговременность агрометеорологических прогнозов составляет, как правило, не менее одного месяца, достигая в отдельных случаях двух и даже трех месяцев.

Оправдываемость агрометеорологических прогнозов чаще всего достаточно высокая (80. 90% и более), так как при их составлении учитывают исходное состояние посевов, сложившиеся фактические агрометеорологические условия на дату составления прогноза и наиболее важные инерционные факторы, сохраняющие свое влияние длительное время.

Агрометеорологические прогнозы составляют в основном в Гидрометцентре, межрегиональных управлениях и областных центрах Росгидромета.

Следует иметь в виду, что методы агрометеорологических прогнозов не являются универсальными. Каждый метод может быть, как правило, применим только для определенных климатических зон, почвенных условий, сортов и т.п. В то же время прогнозирование одних и тех же величин может быть осуществлено различными методами.

Агрометеорологические прогнозы по содержанию можно подразделить на пять основных групп: прогнозы агрометеорологических условий; фенологические; состояния зимующих культур весной; урожайности основных сельскохозяйственных культур, трав и качества урожая; эффективности отдельных агротехнических и мелиоративных мероприятий.

Не имея возможности изложить в данном учебнике все методы существующих прогнозов, рассмотрим те из них, которые характерны для каждой группы и которые успешно применяют в сельскохозяйственном производстве.

ПРОГНОЗЫ АГРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ

Прогноз теплообеспеченности вегетационного периода.

Как отмечалось в гл. 11, на большей части сельскохозяйственных районов России в отдельные годы суммы активных температур могут отклоняться на ±400. 600 °С. Поэтому в годы с большим недобором тепла некоторые культуры не успевают завершить свою вегетацию, и в такие годы необходимо высевать более скороспелые культуры (сорта, гибриды). При большой положительной аномалии тепла целесообразно расширение посевов пожнивных культур или более теплолюбивых сортов.

В связи с этим в практике агрометеорологического обслуживания очень важным является составление прогноза теплообеспеченности. Надежный долгосрочный прогноз теплообеспеченности вегетационного периода может быть использован: при определении посевных площадей под те или иные сельскохозяйственные культуры и их сорта, различные по скороспелости; определении сроков и норм высева, сроков уборки урожая и заготовки кормов; планировании и принятии многих оперативно-хозяйственных решений в процессе сельскохозяйственного производства.

Метод прогноза разработан Ф.Ф. Давитая и основан на связи сумм активных температур с датой устойчивого перехода среднесуточной температуры воздуха через 10 °С. Чем раньше наступит эта дата, тем большая сумма температур накопится за период активной вегетации.

В общей форме уравнение этой связи имеет вид:

где 5^_>10о_С — прогнозируемая сумма активных температур, °С; а и b — числовые коэффициенты, зависящие от места расположения района (станции); Д — дата весеннего перехода среднесуточной температуры воздуха через 10 °С, выраженная числом дней от 01.03 или 01.04 в зависимости от того, на какой месяц приходится самая ранняя дата перехода температуры через 10 °С.

Недостаток этого метода — неучет ранних осенних заморозков, в результате чего развитие культуры может прекратиться, хотя последующий теплый период дает формальное основание считать, что прогноз в целом оправдался и растения развивались весь период.

Разработка новых подходов, например синоптико-статистического, для решения задачи долгосрочного прогнозирования теплообеспеченности вегетационного периода активно ведется в Институте сельскохозяйственной метеорологии (И.Г. Грингоф, В.М. Лебедева и др.).

Технология базируется на представлении о реально квазицикличном характере колебаний многих процессов природно-экономического свойства, о наличии определенных зависимостей динамики таких колебаний во времени и в пространстве, о принципиальной возможности познания этих зависимостей при использовании современного потенциала естественных, экономических и социальных наук, новых способов математической обработки информации, ее анализа и оценки достоверности результатов исследований.

Высокая оправдываемость прогнозов по технологии “Зонт” обеспечивается рядом условий.

1. Уникальная база данных.

2. Особые приемы подготовки исходной информации.

3. Опора на знание ряда статистических закономерностей в межгодовых колебаниях урожаев.

4. Многоаспектность оценок вероятных колебаний.

5. Осуществление прогностических работ в несколько этапов.

6. Опора на знание надежности полученных прогностических выводов.

База данных ныне насчитывает свыше 100 тысяч единиц информации (урожайностей сельскохозяйственных культур по разным странам и регионам, областям и административным районам России – в разрезе различных культур) за длительный период.

Трудности в ее создании связаны с рядом исторических причин. Так в России, вплоть до революции 1917 года, разные меры веса (четверти) имели хождение в различных губерниях и разнились между собой по культурам. Способы оценки урожайности также неоднократно менялись (урожаи в “самах”, пробные умолоты; бункерный вес; вес после доработки; в пересчете на стандартные показатели качества; чистый сбор; фактический сбор на обсемененную площадь и на фактически убранную площадь).

Приемы подготовки исходной информации

Ряды динамики представляются в форме цепных индексов, характеризующих межгодовые колебания урожайности, а также в форме мажорантных отношений динамики урожаев, которые позволяют абстрагироваться от влияния технологического прогресса, организационно-экономических факторов и обнажать колебания природно-биологических условий производства, с последующим выделением реально существующей системы закономерностей в межгодовых колебаниях урожаев.

Следует также отметить, что вся совокупность наблюдений разбивается на две или даже три подвыборки: обучающую, проверочную и экзаменационную, что позволяет уверенно находить закономерности в поведении динамических рядов урожайностей и оценивать надежность и точность оценивания при использовании этих закономерностей для прогнозирования.

Используемые закономерности

а) В рядах урожайностей сельскохозяйственных культур методами современного математического анализа обнаружены фундаментальные внутренние статистические закономерности поведения, так называемая “долговременная память”, свидетельствующая о неслучайности сложившегося в каждом регионе чередования спадов и подъемов урожая.

б) Важная закономерность поведения рядов урожайностей сельскохозяйственных культур – они не подчинены нормальному закону распределения вероятностей. Большая часть рядов урожаев может быть описана с помощью полуустойчивых законов распределения, в частности, законом Леви-Ципфа, возникающим при исследовании сложных систем с обратной связью. Следствием обнаружения указанной закономерности является проблематичность использования для построения качественных регрессионных моделей прогноза традиционного метода наименьших квадратов. В связи с этим построены устойчивые к наличию ошибок в наблюдениях модели прогноза, основанные на альтернативных методах, типа минимизации суммы модулей, и других;

в) Колебания урожаев, особенно на макрорегиональном уровне, подвержены влиянию импульсивно-циклических процессов. Так, например, в России прослеживаются 6 — летний и 10- летний циклические импульсы спадов урожайности зерновых культур; в Аргентине – импульсивная семилетняя цикличность урожаев пшеницы, и т. д.

Благодаря этому появляется возможность количественно конкретного составления ретропрогноза с помощью более эффективных моделей, описывающих динамику всего ряда урожаев в форме численного анализа кусочно-линейных функций.

Этапы прогностических работ

Первый этап – качественная оценка изменения урожайности (прогнозируется тенденция — спад, подъем, отклонение от медианной точки равновесия в ту или иную сторону, и т. д.).

Второй этап – разработка количественного прогноза, причем, сначала в виде интервальной, а затем точечной оценки. Далее используется такая последовательность исполнения расчетов, которая позволяет разворачивать прогностические исследования – от более общих к более частным.

В региональном аспекте прогноз начинается с крупных регионов и лишь затем опускается на уровень областей и более мелких территориальных образований. При этом учитывается степень синхронности поведения урожаев в отдельных соседних регионах, а также баланс между прогнозом урожая в крупном регионе и прогнозами урожая в составляющих его более мелких регионах.

В отраслевом аспекте прогноз начинается с зерновых культур в целом, а уже далее выделяются озимые и яровые культуры, отдельные виды зерновых, технических культур и т.д. При этом учитывается баланс прогноза урожая по зерновым культурам в целом – с озимыми и яровыми составляющими прогноза.

Третий этап – окончательный прогноз на базе многоаспектных приемов проверки надежности результатов прогноза.

Предполагается, что по мере освоения метеопрогнозов большой заблаговременности их итоговые показатели тоже будут включаться в модели прогноза колебаний урожая.

Обоснование надежности полученных выводов

В технологии “Зонт” развит новый теоретический подход к получению надежных оценок качества разрабатываемых прогнозов с использованием трех методов прогнозирования: обнаружение периодических импульсов в колебаниях урожаев; прогноз колебаний урожаев на основе синхронности поведения динамических рядов по регионам и культурам; прогноз урожая на основе разделения на классы (дискриминантный, кластерный анализ).

Подход основан, во-первых, на оценке вероятности случайного появления предполагаемой закономерности поведения; во-вторых на принципе хаотизации временного ряда. Изучается возможность возникновения предполагаемой закономерности на псевдовыборке, то есть на выборке в частотном отношении идентичной исходной, но при разрушенной искомой зависимости.

Полученные результаты позволяют оценивать качество прогностических выводов с заданным уровнем надежности. При этом учитываются конкретные параметры выборки, степень сложности используемых для прогноза закономерностей. Для получения эффективных оценок качества прогноза с заданной надежностью на выборках малого и среднего объема удалось реализовать байесовский подход, который учитывает длину выборки, эмпирическое качество прогноза, сложность выбранного способа разделения на классы.

Во всех случаях табулированы таблицы, позволяющие исследователю принимать решения о надежности прогнозов (табл.1).

Михайлов, Андрей Николаевич. Прогноз колебаний урожаев зерновых культур по методу "Зонт" : Опыт сравнительной оценки эффективности : автореферат дис. . кандидата экономических наук : 08.00.05 / Воронежский гос. аграрный ун-т.- Воронеж, 1993.- 23 с.: ил. РГБ ОД, 9 91-9/3697-6

Введение к работе

Актуальность проблемы.Одной и' главных экономических функций государства является содействие устойчивому развитию общественного воспроизводства на основе эффективного использования имевшихся материальных, трудовых и финансовых ресурсов. Реализация данной функции может быть тем боле успешной, чем полнев она будет опираться на научно обоснованные прогнозы данзчики изменения факторов воспроизводства (производство, распределение, обмен и потребление) .Это особенно справедливо для сельского хозяйства, где производство в значительной степени зависит от изменений природных условий, н к тому же тесно переплетаются биологические и экономические факторы воспроизводства.

В последние годы интерес к вопросам прогнозирования значительно возрос. Появился ряд исследований, авторы которых питаются обобшить опыт изучения данной проблемы, обращая особое вникание на долго - реуеіганй прогаоэ динамики либо результатов хозяйственной деятельности (например,урожая), либо определяющих их условий (динамика осадков, температур).

Практическая "начимость проблемы определяется той важной ролів, которую может играть достоверная прогностическая информация в решении вопросов повышения устойчивости воспроизводства. В частности, в сфере производства использование данной информации со временем обеспечит возможность маневра структурой посевных плооадей и технологигги работ, длительностью стойлового периода, нормативами отчислений в резервные фонды и др.; повысит эффективнееть влешнеэкономи-

Целью данной работы являете" доказательство прент/у -шеотв системного подхода к прогнозу данамики природных условий сельскохозяйственного производства (в частности, зер-нопроазводства) на основе перепроверки многолетнего опыта и оценки эффективности прогнозов по методу "ЗОНТ".

Для достижения поставленной і^ля определены следующие задачл:

- изучить сущность категорий "экочогличоская оценка
природных ;.'С.-'овлй сельскохозяйственного прокзводства и "мадо-
дшость прогноза и «го эффективность";

-определить показателя, позволяющие адекватно игмерить динамик,, колебаний условий сельхозпронзводотва;

исследовать эффективность прогнозов, выполняемых на базо различных -гипог.з построения моделей , .лнямичп урожайности s-ариогчх культур;

осуществить выбор способов математической" обработки отагпотической ш формации, обоспочивающАх высшую надежность и реитгбальное-ь расчетов по кете.у "ЗОНТ".

СУьект исследования - края, облаоти, оконоюнческио регионы России,штаты США. другие зврнопроизводящие страны ш-ра.

В исследования исиользовыш мгториалы ВНИЭСХ об урожай-воста зерновых культур: 1) по областям и ре тонам Россли за

период с 1947 по 1992 год, по России (СССР), за ШЗ-І992 годы; 2) по США, Канадо, Австралии эс. период с J9CO по 1972 год.

Кроме того использовались материалы метеослужби Воро-неяской области за 1900-1992 годи.

Методи исследогания. Айтодологической основой диссертации явилась материалистическая диалектика, фундаменталъ-НиЭ п прикладные работы русских, советских и зарубежных ко-олэдователей - экономистов, математиков, агрономов, метеорологов и к'иматологов.

При выполнении работы широко применялись методы научной абстракции, а.чализа а синтеза, индукттии и дедукция,единства логического п исторпчеопого.

Для обработки и анализа исходных данннх использованы иотсти и приемы: монографический, раочз'шо-коь.отруктпвнцй, корреляционно-регрессионный, статистических rpynirapobjK,распознавания образов, многомерного и ретроспективного статистического анализа, экспертных оценок, ро^астные методы.

Работа выполнялась с использованием ЭВМ (EC-I035),персонального компьютера 'SOLI''', о помощью пакота прикладных програш "СОлЗГ, "6N Dp и .

Научная новизна работы состоит в следующем:'

систематизирован опыт .долговременных пр ^гнозов колебаний природных условий сельскохозяйственного производства в нашей стране за последние 70 лет;

доказана возможность достижения 85-90 ''Тдежнос а прогноза урожая зернолх о годичной зчблаговременностыо пг методу "ЗОНТ' на примере 38 областей России, II области

доказана эффективность использования методов многомерного статистического анализа при поиске индицирующих регионов, когда прогнозирование природних условий ?ернопро-нзводства осуществляется с годичной заблат'овременностью;

разработана последовательность использования пакета типових програму при выполнении прогнозов по методу "ЗОНТ".

На сашиту впноситсп:

критическо-конструктивна-і опенка киоголотньхЭ ппыта прогнозов колебаний природных условий сельскохозяйственного производства, позволяющая определить перспективные направления дальнейших исследований по данной проблеме;

итоги изучения оравшії.ільной эффективности применения методов многомерного статистического анализа, распознавания образов, периодических компонент - для определения регионов, индицирующих колебг.,ия урожаев зерновых с годичной забла говременн ос тью;

предложения по совершенствованию прогнозов урожаев зерновых на баче метода "ЗОНТ", с использованием типових программ для ЭВМ;

- обоснование возможности дальнейшего совершенствова
ния прогнозов по котоду "ЗСНТ", путем дополнения его робас-
тными и другими приемами обработки статистической информации.

Объем и структура работа.Диссертация состоит из введения, трех глав, внводов и предложений, списка литература, включавшего 125 наименований. Работа изложена на тЗО лис тах машинописного текста, содержит I рисунок, I карту-схе-

ЭКОНОМИКА И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, 2004, том 40, № 2, с. 59-71

АНАЛИЗ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ И ПРОГНОЗ МЕЖГОДОВЫХ КОЛЕБАНИЙ УРОЖАЕВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

В процессе исследований авторами обнаружены долговременные закономерности колебаний во временных рядах урожайностей. Это позволило разработать технологию прогнозов "ЗОНТ", обеспечившую с конца 1970-х годов прогнозы межгодовых колебаний урожайности зерновых культур в РФ (с оправдываемостью свыше 86%). Технология "ЗОНТ" в современных условиях дефицита продовольственных и финансовых ресурсов позволит: а) радикально улучшить информационное обеспечение эффективных маневров структурой и размещением производства, более гибко выбирать технологии проведения работ, что позволит увеличить объемы производства продукции и улучшить ее качество; б) зная долгосрочные прогнозы на урожай в зарубежных странах, повысить эффективность внешнеторговой деятельности; в) совершенствовать управление балансами материальных ресурсов, активно влиять на процессы ценообразования в АПК, оптимизировать объемы, структуру и размещение резервных фондов и запасов.

В течение долгого времени прогнозы урожаев признавались возможными лишь в форме общей тенденции и без учета их реальных межгодовых колебаний. Возможность прогнозирования межгодовых колебаний считалась сомнительной, по крайней мере, до тех пор, пока не появятся надежные способы долгосрочных прогнозов метеоусловий. Отдельные вопросы долгосрочной прогностики колебаний природных условий сельскохозяйственного производства поднимались в исследованиях космостатистического характера Е. Борисенковым, В. Буха, Ю. Витинским, Г. Муром, В. Нестеровым, Т. Покровской, В. Пасовым, Л. Перекальской, М. Розановым, М. Семеновым, Н. Сидоренковым и др. Прогнозированием засух занимались М. Байдал, Л. Вительс, П. Кабанов, В. Михельсон и др. Статистические методы при исследовании цикличности в колебаниях метеоусловий пытались использовать Г. Баскин, Э. Брикнер, А. Воейков, М. Давидович, П. Колосков, Г.Ф. Крафт, С. Струмилин, А. Тарасов, Е. Тарасова, Н. Четвериков, В. Череванин и др.

Хорошую оправдываемость при заблаговременности от одного до трех месяцев показали ретропрогнозы урожая зерновых В.М. Обухова. Успешными оказались долгосрочные прогнозы урожайности озимой пшеницы, составленные А. Прудниковым и Б. Бугерой для Краснодарского края в 1970-х годах.

В 1972 г. группа ученых Воронежского аграрного университета под руководством И. Загай-това начали регулярную публикацию прогнозов колебаний урожая зерновых культур в России с заблаговременностью свыше 10 месяцев на основе разрабатываемой авторами технологии "ЗОНТ". В 1982 г. ими были опубликованы результаты исследований за 10 лет работы (см. Загайтов, Раскин, Яновский, 1982).

За 29 лет испытаний достигнута оправдываемость прогнозов на уровне 86%. Это позволило НТС МСХ РФ рекомендовать прогнозы по технологии "ЗОНТ" для практического использования (Загайтов, Власова, Яновский, 2001). Последние теоретические разработки дают основание рассчитывать на увеличение оправдываемости прогнозов комплекса природных условий колебаний урожая годичной заблаговременности в странах северного полушария до 90%, в том числе в РФ до 93%.

вания показали, что при повышении оправдываемости долговременного прогноза колебаний экспортных цен на пшеницу с 83.5% до 91.8% доходы от ее экспорта возрастут на 4.8%. Продажа таких прогнозов экспортерам на эксклюзивной основе позволит, например, Канаде получить дополнительно 137 млн долл. дополнительной экспортной выручки в год (Загайтов, Яновский, Зернюков и др., 2001, с. 141-162).

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ "ЗОНТ"

Технология "ЗОНТ" - это совокупность выполняемых в определенной последовательности операций, которые обеспечивают создание прогноза природных колебаний условий жизнедеятельности, а в ряде случаев прогноз можно распространить и на социально-экономические условия. В основе технологии лежат знания о квазицикличном характере колебаний многих процессов природно-экономического свойства, выявление динамики таких колебаний во времени и в пространстве, привлечение к анализу современного потенциала естественных, экономических и социальных наук, новых методов математической обработки информации и оценки достоверности результатов исследований.

Технология "ЗОНТ" позволяет улавливать ряд объективных закономерностей динамики метеоусловий сельскохозяйственного производства, причем в отношении некоторых закономерностей можно говорить как о научно вполне объясненных, а в отношении остальных - как о гипотезах, ожидающих надлежащей конкретизации. Например, если значительная часть межгодовых колебаний урожаев рационально объяснима с позиций, описанных К. Марксом "малых циклов" урожаев, в основе которых лежит зависимость между динамикой метеорежима, выносом питательных веществ из почвы и урожаями каждого последующего года (Маркс, Энгельс, 1964, с. 128), то остальные колебания можно отнести к последствиям проявлений солнечно-земных связей (микроколебаний орбиты Земли, магнитного полюса Земли, и т.д.), которые возможно предопределяют межгодовую изменчивость сроков смены метеосезонов, межгодовые различия в распределении помесячных осадков, температур и т.п.

Эффективность прогнозов по технологии "ЗОНТ" обеспечивается рядом перечисленных ниже условий:

1) уникальной базой данных;

2) особым приемом подготовки исходной информации и выбором предикторов;

3) опорой на знание ряда статистических закономерностей в межгодовых колебаниях урожаев;

4) опорой на знание надежности и качества полученных прогностических выводов;

5) многоаспектностью оценок вероятных колебаний;

6) осуществлением прогностических работ в несколько этапов.

I. База данных составлялась в течение многих лет и насчитывает свыше 100 тыс. единиц информации об урожайностях сельскохозяйственных культур по разным странам, регионам и областям России, штатам Канады и США в разрезе различных культур за длительный период. Формирование базы потребовало выполнения значительных по объему исследований. Например, необходимо было учитывать тот факт, что в России до революции 1917 г. в различных губерниях использовались разные меры веса (четверти), неоднократно менялись способы оценки урожайности (урожаи в "самах", пробные умолоты; бункерный вес; вес после доработки; в пересчете на стандартные показатели качества; чистый сбор; фактический сбор на обсемененную площадь и на фактически убранную площадь и т.д.). Дополнительные сложности возникали из-за изменений в административных и государственных границах и в связи с тем, что в различные периоды в России была тенденция к занижению/завышению фактического урожая. Для устранения этих последствий применялись методы как исторического анализа, так и математического (статистические характеристики ряда на устойчивость, особые приемы подготовки исходной информации и т.д.).

II. Особые приемы подготовки исходной информации и выбор предикторов. В соответствии с технологией "ЗОНТ" ряды динамики представляются в форме цепных индексов, характеризующих межгодовые колебания урожайности, а также в форме мажорантных отношений1 динамики урожаев. Это позволяет абстрагироваться от влияния технологического прогресса и организационно-экономических факторов и получить картину колебаний природно-биологических условий производства, а затем выделить реально существующую систему закономерностей в

1 Мажорантным отношением называется отношение урожая текущего года к максимуму урожаев в прошлом.

Таблица 1. Эффективность прогнозирования урожайности зерновых в целом по России в ретроспективном испытании по технологии "ЗОНТ"

Годы Межгодовые колебания урожайностей зерновых Урожайность зерновых (ц/га) Ошибки прогноза

прогноз факт оценка прогноза прогноз факт ц/га %

1973 Рост Рост Оправдался 16.0 16.8 -0.8 4.8

1974 Спад Спад Оправдался 14.8 14.6 +0.2 1.4

1975 Спад Спад Оправдался 12.3 10.1 +2.2 21.8

1976 Рост Рост Оправдался 14.5 16.5 -2.0 12.1

1977 Спад Спад Оправдался 14.4 13.9 +0.5 3.6

1978 Рост Рост Оправдался 17.6 17.7 -0.1 0.6

1979 Спад Спад Оправдался 15.4 12.1 +3.3 27.3

1980 Рост Рост Оправдался 15.4 13.9 +1.5 10.8

1981 Не сост. Спад Не состоялся - 10.6 - -

1982 Рост Рост Оправдался 13.4 14.6 -1.2 8.2

1983 Рост Рост Оправдался 16.6 15.8 +0.8 5.1

1984 Спад Спад Оправдался 13.4 13.3 +0.1 0.7

1985 Рост Рост Оправдался 16.8 15.6 +1.2 7.7

1986 Не сост. Спад Не состоялся - 17.5 - -

1987 Спад Спад Оправдался 14.7 16.3 -1.6 9.8

1988 Спад Спад Оправдался 14.1 15.6 -1.3 8.3

1989 Рост Рост Оправдался 18.7 17.6 +1.1 6.2

1990 Спад Рост Не оправдался - 20.3 - -

1991 Спад Спад Оправдался 17.5 15.8 +1.7 10.8

1992 Рост Рост Оправдался 19.6 18.8 +1.2 6.4

1993 Спад Спад Оправдался 15.8 17.9 -2.1 11.7

1994 Спад Спад Оправдался 15.4 15.6 -0.2 1.3

1995 Не сост. Спад Не состоялся - 12.5 - -

1996 Рост Рост Оправдался 15.6 14.0 +1.6 11.4

1997 Рост Рост Оправдался 18.3 17.8 +0.5 2.8

1998 Спад Спад Оправдался 14.7 14.3 +0.4 2.8

1999 Рост Рост Оправдался 14.5 15.2 -0.7 4.6

2000 Рост Рост Оправдался 17.9 16.8 +1.2 7.0

межгодовых колебаниях урожаев. При этом ряды цепных индексов и мажорантных отношений разбиваются на две или даже три подвыборки: обучающую, проверочную и экзаменационную. Это позволяет уверенно находить закономерности в поведении динамических рядов урожай-ностей, оценивать надежность их использования для прогнозирования.

III. Опора на знание ряда статистических закономерностей в м

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Автореферат диссертации по теме "Прогноз колебаний урожаев зерновых культур по методу "Зонт""

ВОРОНЕХСКЛГ. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ 1ЫЕНИ К.Д.ШНКИ

На правах рунопноп

ЛХАЙЛОВ Андрей Николаевич

ПРОГНОЗ КОЛЕБАНИЯ УРОЖАЕВ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР ПО МЕТОДУ "ЗОНТ" ( 01Ы? СРАВНИТЕЛЬНОЙ СЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ)

0a.00.G5 - экономика, планирование и организация управления

НарОДНиМ хозяйством в его

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Работа выполнена на кафедрч экономической теория Воронежского государственного аграрного университета ямонв К.Д.Глл: ки

1.Доктор экокомичоских наук, профессор Загейтов И.Б.

2.Кандидат физико-математических наук, доцент Рао-кш. В.Г.

1.Диктор экономических наук Майоров Ю.И.

2.Кандидат экономических наук, доцент Назаренко Н.Т.

Ведущая организация - Научно-исследовательский ннотитуг экономики АПК Ц^Р РВ.

Еацата состоится 1998 года

в часов на заседании специализированного совета К 120.54.04 в Воронежском государственном аграрном университете имени К.Д.Глинки по адресу:

394087, г.Воронеж, ул. Мичурина, I.

С диссертацией ыо.лю ознакомиться в библиотеке Воронелсского государственного аграрного универоитота ишни К.Д.Глинки.

Автореферат разослан " ^ " .1993 года.

Учений секретарь сирчиализиоованного совета Ат.ненко А.С,

ОШЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТУ

В последние годы интерес к вопросам прогнозирования значительно возрос. Появился ряд исследований, авторы которых питаются обобшить опыт изучения данной проблемы, обращая особое внимание на долго- ременный прогноз динамики либо результатов хозяйственной деятельности (например,урожая), либо определяющих их условий (динамика осадков, температур).

Практическая сначимость проблемы определяется той важной рэл!в, которую может играть достоверная прогностическая информация в ресонии вопросов повышения устойчивости воспроизводства. В частности, в сфере производства использование данной информации со вро'-енеи обес::ечит возможность маневра структурой посевных плосадей и технологами работ, длительностью стойлового периода, нормативами отчислений в резервные фонды и др.; повысит эффективность влешнеэкономи-

Целью данной работы являете* доказательство про ну у -шеотв системного подхода к прогнозу данамики природных условий сельскохозяйственного производства (в частности,зер-нопроазводства) на основе перепроверки многолетнего опыта и оценки эффективности прогнозов по методу "ЗОНТ".

Для достижения поставленной г^ли определены следующие задачл:

- изучить сущность категорий "экономическая оценка природных ;.'С.-'овлй сельскохозяйственного производства^наде-гл ость прогноза и «го эффективность";

-определить показатели, позволяющие адекватно измерить динамик., колебаний условий сольхозпроизводства;

- исследовать эффективность прогнозов, выполняемых на бас о различных гипог.з пост; )зшш модолзЯ , .лнямичп урогай-поотн ~арногчх культур;

- осуществить выбор способов математической обработки отатпотической ш $ор;.шш, обо с почивают лх высшуа надежность и рентгбальное-ь расчетов по кете.у "ЗОНТ".

Г Уьект исследования - края, облаоти, экономические регионы России,штаты США. другие зврнопроизводящие страны кара.

В исследования ие^ользовыш мг ториалы ВНИЭСХ об урожайности зерновых культур: 1) по областям и регионам Россли за

период о 1947 по 1992 год, по России (СССР), за ШЗ-1992 года; 2) по США, Канаде, Австралии зс период о 1900 по 1972 год.

Кроме того использовались материалы метеослужбы Воронежской области за 1900-1992 годи.

Методн исследования. Штодологической основой диссертации явилась материалистическая диалектика, фундаментальна и прикладные работы русских, советских и зарубежных последователей - экономистов, математиков, агрономов, метеорологов и у -иматологов.

При выполнении работы широко применялись методы научной абстракции, а.чализа а синтеза, индукции и дедукции,единства логического п историчеопого.

Для обработки и анализа исходных даннкх использованы мотсды и приемы: монографический, раочетно-коиотруктивный, корреляционно-регрессионный, статистических грушшроьлк.рао-познавания образов, многомерного и ретроспективного статистического анализа, экспертных оценок, ро^астные методы.

Работа выполнялась с использованием ЭВМ (ЕС-1035).персонального компьютера "&0Ы~п, о помощью пакета прикладных программ "СО:,И", " 6 N Ор

Научная новизна работа состоит в следующем:

- систематизирован опыт долговременных пр ^гнозов колебаний природных условий сельскохозяйственного производства в нашей стране за последние 70 лет;

- доказана возможность достижения 85-90$ ''Тдежнос а прогноза урожая се он с ¿-и о годичной зчблаговременностыо пс методу "ЗОНТ" на примере 38 областей России, II областей

- доказана эффективность использования методов многомерного статистического анализа при поиске индицирующих регионов, когда прогнозирование природных условий ?ернопро-нзводства осуществляется с годичной заблаговременное тли;

- разработана последовательность использования пакета типовых программ при выполнении прогнозов по методу "ЗОНТ".

На сашиту взносится:

- критическо-конструктивна-1 опенка миоголотнихо ппыта прогнозов колебаний природных условий сельскохозяйственного производства, позволяющая определить перспективные направления дальнейших исследований по данной проблеме;

- итоги изучения сравнит-'льной эффективности применения методов многомерного статистического анализа, распознавания образов, периодических компонент - для определения регионов, индицирующих колебг..ия урожаев зерновых с годичной забла говременн ос тью;

- предложения по совершенствованию прогнозов урожаев зерновых на баче мегода "ЗОНТ", с использованием типовых программ для ЭВМ;

- обоснование возможности дальнейшего совершенствования прогнозов по мотоду "ЗСНТ", путем дополнения его робас-тными и другими приемами обработки статистической информации.

Объем и структура работы.Диссертация состоим из введения, трех глав, выводов и предложений, списка литературы, включавшего 125 наименований. Работа изложена на ¿ЗО лис тах машинописного текста, содержит I рисунок, I карту-схе-

му, 27 таблиц, 10 приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРШИЕ РАБОТУ

В первой главе - "Сравнительный анализ методов прогнозирования уровня колебаний природных условий сельскохозяйственного производства" - рассматривается сущность, значение н способы анализа результатов прогноза колебаний прирезных условий сельскохозяйственного производства.

Указывается; что поскольку од^и а те та природные условия (параметры погоды) оказывают неодинаковое, порой противоположное влияние на различные сельхозкультуры, то я оценка природных условий не мотет быть однозначной. Она должна быть и частной, т.о. оценкой с позиций отдельных отраслей либо культур, и обшей, т.е. комплексно отражавшей влияние колебаний природных условий на всю совог'плость отраслей.

Отмечается, что наивысший хозяйственный эффект мо-тат бить обеспечен лишь в том случае, еелл удастся разработать систему прогнозов, органично сочетающую надежные оценки, с одной стороны, перспективной динамики иетеопроцессов, а с другой - урожайности, рентабельности, других характеристик хозяйственной деятельности.

Решение данной задачи упрощается, поскольку по динамике погодных факторов можно о известным ущербом точности описать перспективы урояая. На"борот, по данным урожайности можно реконструировать динам-ку погодных условий, а потому прогнозисты способны дать инфорг/ацшо, полезную пр: ?о не liCJij чила долтшой оценки мде:-совш.' фактическим материалом.

В этой связи следует внимательно отнестись к абстрактно-статистическим методам, которые предполагают изучение периодичности колебаний метеоусловий, безотносительно к определению их причин, в соответствии с принципом - сначала отбор бесспорных фактов, а ухе потом их всесторонее научное объяснение. Таковы, в частности, многообразные приемы поиска ра е н опо р и од .г> е с к ой цикличности в динамике природных процессов >Э.Брикнер, л.^чскин, НЛереванин, С.Струмилкн,П.Кабанов, М.Лдвидович, А. Дьяке?>.

Специально проведенные нами исолеаопания оправдывае-мости гипотеэн равнопериодичеокей и квазипараид^ческой пин-личиоста в колебаниях урожайности зерновых в целом по СССР, республикам и областям Союза за 1ъ47-1990 гг. ей универсальность нигде не подтвердили. Однако, обнаружилась возможность использования данной гипотезы в трансформированное виде -в исследовании устойчивости импульсивно-циклических колеба- : ний уоохаев.

Особый интерес представляют системно-статистические методы прогнозирования, которые признают целесообразным сочетать изучение колебаний урожаев на основе как всесторонне обоснованных , так и гипотетически зависимостей, статистически выявленных симптомов и аналогов. В 2О-ЗО-их годах этот принцип проявился в работе-: В.Обухова, В.Махельсона. Успешными оказались опубликованные в 1976 г. с большой за-Слаговременностыо прогнозы урожайности озимой пшеницы по Краснодарскому краю, разработанные А.Прудниковым, Б.Бугерой.

К скстеунс-статистичаскш.' veTo.ua: прогнозирования ус-

ловий сельскохозяйственного производства отиослтся метод "ЗОНТ", разработанный в 60-70-их гг. И.Загайтоьлм.

Во второй главе рассматриваются основано направления совершенствования прогностических габот по методу "ЗОНТ". Анализируются причини, позволявшие за 20 лот практического использования обеспечить опрапдыва'-чость прогнозов,

составленных на основе данного г/етодч.

Отмечается, что столь высокая надежность достигается прзадэ Есего благодаря специфике принятых прггаипоэ составления прогнозов, важнейшие из которых состоят в том, что:

- б качестве базовых в расчетах ну.уло использовать лишь основательно доказанные закономерности;

- путем разбиения динамического ряда на "обучаииуп" к '"проверочную" совокупности обязательно определяется в какой мер? статистически выявленные зависимости обладают ьисокпм .фогностичосккм потенциалом. При этом п /ачоство минимального принимается 80-ти процентная оправдывлемость испытаний на проверочно'! союкупности;

- используется многоаспоктьлй способ прогнозов и, ~ частности, учет завис иг.' с „ те й колебаний урожайности н изу.д-емсм регионе с колебаниями в других регионах; учет завис!: -мости менду колебаниями урозкаов в целом по зерновым - с колебаниями по отдельным зерновым культура!/;

- учет периодических и-импульсивных зависимостей во временных рядах урожайности культур.

Г.'етод "30.4Т" предполагает, далее, что разработчик прогноза ясно осознает: выполненная им вероятностная оценка предстоящих событий, имеет надежссть ниже 100*, причем.

оаабка ыогот подкидать в любой момент. К этому он заранао готовит потребителя прогностической информации, вырабатывая такие рекомендации по использование прогнозов, которые будут отвечать принципу "не навреди".

Эффективность метода "РОНТ" во многом предопределяется спецификой вь^га прогностических пшотез, в частности, последовате.^ным переоором и взаимным наложением многооб -разных вариантов статистичеоки значимых зависимостей.

'¿ивтод "ЗОНТ" оглизает особая последовательность выполнения прогностических работ. Он предполагает, что исследо -ванкя иесохэдимо начинать с качественного прогноза, когда прогнозные оценки получаат всего два значения: "плюс",если ожидаь гоя увеличение урожайности, в сравнении с базовым па-, рнодом к "минус'-, если предполагается ее скитание. И лишь после этого можно переходить к количественном прогнозам.

бази И носбходиусоть освободиться от возмояяо логлой корреляции в количественных измерениях.

Количественный прогноз выполняется первоначально в форме интервального, а затом моаат быть доведен до точечного уровня.

По иапэму мношго, начинать разработку прогноза следует в показателях годичной заблаговременноетн, что позволяет опэрэться не. открцтуи И.Б.Еагайтовым закономерность глэлгодоьлх колебаний уро^Яностл: мэ«годовые колебания ко?.5ПЛОкса природных условий зеряопроизводства в данном регионе происходят в зависимости от природно-климатических условий, слотавпшхея на определенных (пндипируЕхпх) территориях зэмной поверхности в прэДЕестэушэм году.

Взяншг достсшотьом мэтода "ЗОНТ" является выбор особых приемов подготовки есходной'инЗДмации, в частности, представление рядов динамики в форме цепных индексов, которые весьма выразительно характеризуют мс ктодонне колебания урожайности, а такта з *оркв тжотнтяых отнопвнпй динамики урожаев, которие позволяют абстрагироваться от влияния на уро^й НШ, организационно-экономических чакто-

ров л обнажить импульсивные колобан..я природных условий производства.

Наког :Ц, отмстим, что метод "ЗОНТ" предполагает ос~ ноттельную продварительнуя оценку адекватности различных технических ппиемов обработки информации специфике решаемой прогностической задачи.

Наряду с методами, основанными га способе наименьших "вад^агоь, используется робастн.^а прие\:а обработки информации. Кик известно, порш.-е са1.; метода "ЗОНТ" была связаны с прю.кт. чиек графического метода, обеопочиьаетиго наглядное отображение прогнозов, но в то же время отличав-аогося высокой трудоемкостью, что до серодииы 60-ых гг. тормозило его практическое использование.

Мы пытались найти математический аппарат, мххею.'адь-но приближенный к графическому способу отоораг -эн".я прогнозов, чтобы формализовать его с псмощьи языка программирования. Таковым оказался пошаговый дискриш!на..тиый анализ. Кромо того, для составления прогнозов наш "спользош-лись: модель автотегроссаи скользяшего-среднего (АГСС), метод порпог.ячесгах иомион&чт, алгоритм вычисления они -нон, метод аксшр?:шг оценок.

В троты1й ы.пп ирле дон опыт разработки прогнозов "одичьэй ьаб&.говре?.; лности ил основе ке-.-ода "ЗОНТ".

.«я работа по солтагдочад прогноза выполнялась в дча

"ччиый а~ап - разработка качественного прогноза, который, е свою очередь, включает .■сгсолъчояание основных

(дискртшштшй аналпз, г.-оде ль ЛРСС, 'тискание периодических компонент, ЛВО, экспортное оценивание прогнозов,1 п вспомогательных (базирующихся на гипотезе наличия непериодических колебали.'! в динамических рядах уротаи"ости) тетодов прогнозирования.

Второй этап работ предполагает разработку количественного прогн >за на основе метода паииеньшях квадратов к -•отода наименьших "одулей.

Качественный прогноз начинается с использования пошагового дпскриминантного анализа. Для этого .формируется гатрица размером т * п , где т - количество изучаемых )огионов, п - число л"?, за которые выполнялась нсслодо-нния (в нашом случао размер матрицы составляет 144 х 42)„ ( качества переменных использованы малсоралишо отношения [ цепные индексы уро.тайнссти зерновых ь/льтур.

Процедура имеет своей цель*- наработку правила, по :оторому мояю разделить массив много-'принт точек нн дга ля болоо класса.

На качество полученного уравнения разделяй.-и !• • .. •оскостн указывают А - статистика а сезулл-;гсн сю::

Такик образом, практически для лгЮго региона, путем увеличения числа переменных, можно построить гиперплоскость, абсолютно тсно разделяющую изучаемую совокупность. Но поскольку на" интересуют прогностические возможности модели, всю совокупность данных мы разбили на два группы - обучавшую, и проверочную (независимую). Работу по прогнозированию начинали с двухшаговой модели, которая испытьгвалась в 10-ти летне; оспективе, п если она ооеспвч*вала не более 2-х ошибок в 10-ти литноь прогнозе, то модель считалась приемлемой. В противной случае '.ы переходила к 3-х шаговой модели и т.д.

Г зультаты работы показывают, что приеуламче по критерию надежности модели получены о основном на первых этапах 1 «боты (2-3 шага).

Всег^ о надежностью более ЬО% удалось описать колебания уроааев в 4 регионах (плотадь посева зерновых - 612 зррно-воч> "лина России) ч v k-J областях (30í г^севов зерновых СНГ). Кроме .ого, диокркшшантный анрвдэ позволил определить индицируюпие регионы для все., исследуемых областей я регионов, информация о которых необходима при использовании модели АРСС.

Jifia получения надежн; го про; .оза с помощью модели АРСС

важно но только правильно выбрать зависимую лероиэннун, но а определить такие параметры модели, кап количество используемых переменных, порядок авторегроссии, количество шагов.

Эмпирическим путем были определены вышеуказанные параметры. При этом оптимальное количество переменных в различных регионах колебалось от I до 3-х, т.е. в прогностических расчетах участвовало от I до 3-х значимых пэременных, до -полняемнх "белым шумом". Поскольку ^пользуемые нами временные ряды ограничены 42 годами, то не кузло смысла изучать колебания восьмилетней и большей периодичности; 80-про"ен-тная надежность папах прогнозов достигнута при порядке авторе грассии от 3-х до 8 лет. Наконец, оптимальное количество пагов определялось опытным гтгем так же, как и дпп работа о программой пошагового дискриминантного анализа, а в итоге ьО-процентнуа оправдываемость прогноза на независимом материала модель АРСС показала в 14 регионах из 63 исследуа-иих.

В целях проверки ./.потезы наличия периодических кс: .покоит во временной ряду урожайности была разработана программа " PERIOD", позволяющая выявить эти колебания. Обработке подверглась динамические ряды цепных индексов урожайности зэрновзх культур р 144-х регионах СНГ. В результате в 24-х областях и регионах обнаружена различного рода пори 0% колебаний.

Для получения обобщающего качественного прогноза использовался мэтод экспертных опенок.

В ;.того из 144 регионов и областей СНГ в прогноз на I9S0 reí были включены 36 областей и регионов (см. табл.1).

' Do остальныг регионам прогноз считался несостоявшимся по двум причинам: либо прогнозные опенки по раз.пччннм методам взаимно ррог'воречпвы (юг России, Красноярский край, Павлодарская область), либо по регпну получен прогноз на основе одного из четырех методов (Чеоласскал, Могилевсьая, Гродненсчея области).

Сводная таблица для разработки комплексного качественного прогноза урожайности зерновых культур на основе метода "ЗОНТ" по областям и регионам СНГ на 1390 год фрагмент )

Читайте также: